Noninvasive magnetic resonance-guided focused ultrasound for tendon disruption: an <i>in vivo</i> Animal study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Surgical resection of the tendon is an effective treatment for severe contracture. Magnetic Resonance-guided Focused Ultrasound (MRgFUS) is a non-invasive ultrasonic therapy which produces a focal increase in temperature, subsequent tissue ablation and disruption. We evaluated MRgFUS as a clinically translatable treatment modality to non-invasively disrupt in vivo porcine tendons.Material and methods In vivo Achilles tendons (n = 28) from 15–20kg Yorkshire pigs (n = 16) were randomly assigned to 4 treatment groups of 600, 900, 1200 and 1500 J. Pretreatment range of motion (ROM) of the ankle joint was measured with the animal under general anesthesia. Following MRgFUS treatment, success of tendon rupture, ROM increase, temperature, thermal dosage, skin burn, and histology analyses were performed.Results Rupture success was found to be 29%, 86%, 100% and 100% for treatment energies of 600, 900, 1200 and 1500 J respectfully. ROM difference at 90° flexion showed a statistically significant change in ROM between 900 J and 1200 J from 16° to 27°. There was no statistical significance between other groups, but there was an increase in ROM as more energy was delivered in the treatment. For each of the respective treatment groups, the maximal temperatures were 58.4 °C, 63.3 °C, 67.6 °C, and 69.9 °C. The average areas of thermal dose measured were 24.3mm2, 53.2mm2, 77.8mm2 and 91.6mm2. The average areas of skin necrosis were 5.4mm2, 21.8mm2, 37.2mm2, and 91.4mm2. Histologic analysis confirmed tissue ablation and structural collagen fiber disruption.Conclusions This study demonstrated that MRgFUS is able to disrupt porcine tendons in vivo without skin incisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».